The Chinese University of Hong Kong

离散优化建模基础篇 Basic Modeling for Discrete Optimization

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离散优化建模基础篇 Basic Modeling for Discrete Optimization

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深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(36 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
3 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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该课程共有4个模块

在第一单元中,你将学习到MiniZinc的基础知识。它是一门用于离散优化问题的高级建模语言。通过结合简洁的MiniZinc语言和业界开源项目强大的求解技术,你将学会如何轻松地解决一些应用问题,比如背包问题,涂色问题,生产规划和覆面算问题。这个模块的学习目标是: (1) 建立一个基本的MiniZinc模型。 (2)理解一个由他人创建的简单MiniZinc模型。

涵盖的内容

11个视频4篇阅读材料1个编程作业

在这个单元中,你将学到如何对集合选择问题进行建模。特别是你将学习到如何利用不同的方法来表示没有势约束的,固定势的,或有界势的集合变量。在建模时,你还需要确保所有的模型决策都是有效的决策,而每一个有效的决策刚好对应一个模型决策。这个模块的学习目标是:(1) 建立一个MiniZinc模型来选择一个集合 。 (2)选择一种最适合的表示方式来表示集合。

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料1个编程作业

在这个单元中,你将学习到如何对纯分配问题和划分问题建模,而实际上它们都是函数建模问题。这些问题可以应用到值勤安排或者约束聚类问题中。而在建模技术上,你将看到共同子表达式消除和中间变量的威力,还会初次接触到全局势约束。另外,MiniZinc还提供了约束来去除值对称。这个模块的学习目标是:(1) 创建MiniZinc模型来决定一个函数 。 (2)分析问题来洞察问题中是否含有赋值的子结构 。 (3)创建基本的值班模型。 (4)发现问题是否需要划分一个集合 。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个编程作业

在最后一个单元中,你将会看到离散优化问题可以如何通过不同的视角来切入,和如何从不同的视角来建立完全不同的模型。每一个视角都有优劣,而实际上不同的视角的模型可以结合起来互补。 这个模块的学习目标是:(1) 创建可以用两种不同视角的决策变量的MiniZinc模型。 (2)决定使用哪一种视角(或者组合视角)的决策变量对某一类问题更适合。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个编程作业

位教师

授课教师评分
5.0 (5个评价)
Prof. Jimmy Ho Man Lee
The Chinese University of Hong Kong
6 门课程 45,286 名学生

提供方

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